h2oai/h2o4gpu

해결하는 문제

H2O4GPU는 일반적인 기계학습 알고리즘의 GPU 가속 버전을 제공하여 모델 학습과 추론 속도를 향상시킵니다. 이는 기존의 scikit-learn과 호환되는 드롭인 대체품으로 설계되어, 기존의 Python 또는 R 코드베이스를 변경하지 않고도 GPU 하드웨어를 활용할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 특정 알고리즘용 GPU 솔버를 구현하고 scikit-learn 호환 API에 통합합니다. GPU를 지원하는 알고리즘을 사용할 경우, 라이브러리는 CUDA를 통해 NVIDIA GPU를 활용합니다. 특정 GPU 구현이 사용 불가능하거나 필요한 옵션을 지원하지 않는 경우, 시스템은 자동으로 표준 scikit-learn CPU 알고리즘(또는 Intel DAAL과 같은 더 빠른 CPU 대안)으로 전환합니다.

대상 사용자

scikit-learn 또는 R을 사용하고 있으며, 최소한의 코드 변경으로 NVIDIA GPU를 활용해 ML 워크플로우를 가속화하고자 하는 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어.

주요 특징

• scikit-learn 호환성: 드롭인 대체품으로 작동 (import h2o4gpu as sklearn).
• 다중 언어 지원: Python과 R 모두에 대한 API 제공.
• 광범위한 알고리즘 지원: GLM(Lasso, Ridge, 로지스틱 회귀, 엘라스틱넷), KMeans, GBM(XGBoost 기반), SVD, PCA용 GPU 솔버 포함.
• GOAI 통합: 호스트와 장치 간 데이터 전송 오버헤드를 줄이기 위해 GPU 메모리 포인터 위에서 직접 작업을 수행하는 것을 목표로 합니다.